ThiNet是一种结构化剪枝，核心思路是找到一个channel的子集可以近似全集，那么就可以丢弃剩下的channel，对应的就是剪掉剩下的channel对应的filters。剪枝算法还是三步剪枝：train-prune-finetune，而且是layer by layer的剪枝。本文由作者授权首发于GiantPandaCV公众号。
0、 介绍
ThiNet是南京大学lamda实验室出品，是ICCV
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2021-06-14 23:10:08
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【GiantPandaCV】ThiNet是一种结构化剪枝，核心思路是找到一个channel的子集可以近似全集
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2021-07-02 11:41:04
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ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression1. 架构
原创
2023-04-07 10:37:00
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# ThiNet：一种结构化剪枝的实现流程
## 引言
在深度学习中，模型参数的数量通常非常庞大，导致模型的运行速度和存储需求都很高。因此，剪枝技术成为了一种有效减少模型复杂度的方法。ThiNet（Theatre of Sparsity）是一种结构化剪枝的方法，通过找到一个通道的子集，使其可以近似全集，从而实现网络的精简。本文将介绍ThiNet的实现流程以及每一步所需的代码。
## ThiNe
原创
2023-07-07 12:19:18
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文章目录一、概述1.分类2.评估二、Magnitude based pruning1.权重剪枝2.彩票定理3.特征图和过滤器剪枝（1）基于通道方差的剪枝Inbound pruningReduce and Reuse pruning结论（2）基于熵的通道剪枝结论（3）APoZ: 基于通道中0的数量进行通道微调（4）剪枝小的过滤器（5）基于几何中位数的过滤器剪枝（6）ThiNet and AOFP:
关于剪枝的几种方法 文章目录关于剪枝的几种方法前言一、ThiNet二、Channel Purning for Accelerating Very Deep Neural Networks三，基于深度神经网络二阶信息结构化剪枝算法总结 前言随着人工智能时代的到来，深度学习也越来越受重视，语音识别，目标检测，自然语言处理等热门的领域目前都会用到深度网络，虽然深度网络可以很好的提取特征，但是这同样也会带
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2024-09-30 16:54:20
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